Konwolucyjne sieci neuronowe

Dziś spróbujemy stworzyć i wytrenować prostą sieć konwolucyjną do rozpoznawania, co znajduje się na obrazie. Następnie omówimy kwestię identyfikowania obiektów na obrazie, oraz porozmawiamy o wykorzystaniu gotowej już sieci.

Problem klasyfikacji obrazów

Jak się za to zabrać? Naiwnym podejściem byłaby próba ręcznej specyfikacji pewnych cech (niemowlęta mają duże głowy, szczoteczki są długie, etc.). Szybko jednak stwierdziliśmy, że nawet dla niewielkiego zbioru kategorii jest to tytaniczna praca bez gwarancji sukcesu. Co więcej, istnieje wiele czynników zniekształcających zawartość naszych zdjęć. Obiekty mogą być przedstawiane z różnych ujęć, w różnych warunkach oświetleniowych, w różnej skali, częściowo niewidoczne, ukryte w tle...

obraz.png

Wszystkie wymienione problemy są skutkiem istnienia semantycznej przepaści między tym, jak reprezentowane są nasze dane wejściowe (tablica liczb), a tym, czego w nich szukamy, czyli kategorii i cech: zwierząt, nosów, głów, itp. Zamiast więc próbować samodzielnie napisać funkcję $f(x)$, spróbujemy skorzystać z dobrodziejstw uczenia maszynowego, aby automatycznie skonstruować reprezentację wejścia właściwą dla postawionego sobie zadania (a przynajmniej lepszą od pierwotnej). I tu z pomocą przychodzą nam konwolucyjne sieci neuronowe. Do tego trzeba zrozumieć, czym jest konwolucja (inaczej: splot), a do tego najlepiej nadają się ilustracje, jak to działa.

Konwolucja

Konwolucja (splot) to działanie określone dla dwóch funkcji, dające w wyniku inną, która może być postrzegana jako zmodyfikowana wersja oryginalnych funkcji.

Z naszego punktu widzenia polega to na tym, że mnożymy odpowiadające sobie elementy z dwóch macierzy: obrazu, oraz mniejszej, nazywanej filtrem (lub kernelem. Następnie sumujemy wynik i zapisujemy do macierzy wynikowej na odpowiedniej pozycji. Proces powtarza się aż do momentu przeskanowania całego obrazu. Taki filtr wykrywa, czy coś do niego pasuje w danym miejscu, i z tego wynika zdolność semantycznej generalizacji sieci - uczymy się cech, a wykrywamy je potem w dowolnym miejscu. Przydatne pojęcia

1 Zx-ZMLKab7VOCQTxdZ1OAw.gif

Stride

Stride to inaczej krok algorytmu, albo przesunięcie. Określa co ile komórek macierzy następuje aplikacja operatora konwolucji. Jeśli stride wynosi 1 a operator konwolucji ma rozmiar np. 3 x 3, to każdy piksel (z wyjątkiem skrajnych narożnych pikseli) będzie uczestniczył w wielu operacjach konwolucji. Jeśli natomiast krok wyniósłby 3, to każdy piksel uczestniczyłby tylko jednokrotnie w tych operacjach. Należy pamiętać, że krok stosujemy zarówno w poziomie, jak i pionie. Najczęściej w obu kierunkach wykorzystuje się ten sam krok.

1 BMngs93_rm2_BpJFH2mS0Q.gif

Padding

Padding to inaczej wypełnienie krawędzi obrazu. Określa, w jaki sposób będą traktowane skrajne piksele. Jeśli padding wynosi 0, to skrajne piksele będą uczestniczyły w operacjach konwolucji rzadziej, niż pozostałe piksele (oczywiście jest to również uzależnione od wartości kroku). Aby zniwelować ten efekt, możemy dodać wypełnienie wokół całego obrazu. Te dodatkowe piksele mogą być zerami, albo mogą być również jakimiś uśrednionymi wartościami pikseli sąsiednich. Wypełnienie zerami oznacza de facto obramowanie całego obrazu czarną ramkną.

Więcej na temat wypełnienia.

1 1okwhewf5KCtIPaFib4XaA.gif

Pooling

Pooling jest procesem wykorzystywanym do redukcji rozmiaru obrazu. Występują 2 warianty: max-pooling oraz avg-pooling. Pozwala on usunąć zbędne dane, np. jeżeli filtr wykrywa linie, to istnieje spora szansa, że linie te ciągną się przez sąsiednie piksele, więc nie ma powodu powielać tej informacji. Dzięki temu wprowadzamy pewną inwariancję w wagach sieci i jesteśmy odporni na niewielkie wahania lokalizacji informacji, a skupiamy się na "większym obrazie".

11.gif

Sposoby redukcji przeuczenia

  • warstwa dropout - wyłączanie losowych neuronów w trakcie uczenia,
  • regularyzacja wag - ograniczenie sumy wartości wag,
  • metoda wczesnego stopu (early stopping) - zatrzymanie uczenia, jeśli proces uczenia nie poprawia wyników,
  • normalizacja paczki (batch normalization) - centrowanie i skalowanie wartości wektorów w obrębie batcha danych,
  • rozszerzanie danych (data augmentation) - generowanie lekko zaburzonych danych, na podstawie danych treningowych,
  • lub... więcej danych.

Budowa sieci CNN do klasyfikacji obrazów

Sieć konwolucyjna składa się zawsze najpierw, zgodnie z nazwą, z części konwolucyjnej, której zadaniem jest wyodrębnienie przydatnych cech z obrazu za pomocą filtrów, warstw poolingowych etc.

Warstwa konwolucyjna sieci neuronowej składa się z wielu filtrów konwolucyjnych działających równolegle (tj. wykrywających różne cechy). Wagi kerneli, początkowo zainicjalizowane losowo, są dostrajane w procesie uczenia. Wynik działania poszczególnych filtrów jest przepuszczany przez funkcję nieliniową. Mamy tu do czynienia z sytuacją analogiczną jak w MLP: najpierw wykonujemy przekształcenie liniowe, a potem stosujemy funkcję aktywacji. Funkcji aktywacji nie stosuje się jendak po warstawch poolingowych, są to stałe operacje nie podlegające uczeniu.

W celu klasyfikacji obrazu musimy później użyć sieci MLP. Jako że wejściem do sieci MLP jest zawsze wektor, a wyjściem warstwy konwolucyjnej obraz. Musimy zatem obraz przetworzony przez filtry konwolucyjne sprowadzić do formy wektora, tzw. embedding-u / osadzenia, czyli reprezentacji obrazu jako punktu w pewnej ciągłej przestrzeni. Służy do tego warstwa spłaszczająca (flatten layer), rozwijająca macierze wielkowymiarowe na wektor, np $10 \times 10 \times 3$ na $300 \times 1$.

Część konwolucyjna nazywa się często backbone, a część MLP do klasyfikacji head. Głowa ma zwykle 1-2 warstwy w pełni połączone, z aktywacją softmax w ostatniej warstwie. Czasem jest nawet po prostu pojedynczą warstwą z softmaxem, bo w dużych sieciach konwolucyjnych ekstrakcja cech jest tak dobra, że taka prosta konstrukcja wystacza do klasyfikacji embeddingu.

In [1]:
import torch
import torchvision
import torchvision.transforms as transforms

Wybierzmy rodzaj akceleracji. Współczesne wersje PyTorch wspierają akcelerację nie tylko na kartach Nvidii i AMD, ale również na procesorach Apple z serii M. Obsługa AMD jest realizowana identycznie jak CUDA natomiast MPS (Apple) ma nieco inne API do sprawdzania dostępności i wybierania urządzenia. Zapisujemy wybrane urządzenie do zmiennej device, dzięki czemu w dalszych częściach kodu już nie będziemy musieli o tym myśleć.

In [2]:
if torch.cuda.is_available():
    device = torch.device("cuda:0")
elif torch.backends.mps.is_available():
    device = torch.device("mps")

print(device)
cuda:0

W pakiecie torchvision mamy funkcje automatycznie pobierające niektóre najbardziej popularne zbiory danych z obrazami.

W tym ćwiczeniu wykorzystamy zbiór FashionMNIST, który zawiera małe (28x28) zdjęcia ubrań w skali szarości. Zbiór ten został stworzony przez Zalando i jest "modowym" odpowiednikiem "cyferkowego" MNIST-a, jest z nim kompatybilny pod względem rozmiarów i charakterystyki danych, ale jest od MNIST-a trudniejszy w klasyfikacji.

Do funkcji ładujących zbiory danych możemy przekazać przekształcenie, które powinno zostać na nim wykonane. Przekształcenia można łączyć przy użyciu transforms.Compose. W tym przypadku przekonwertujemy dane z domyślnej reprezentacji PIL.Image na torch-owe tensory.

Pobrany dataset przekazujemy pod kontrolę DataLoader-a, który zajmuje się podawaniem danych w batch-ach podczas treningu.

In [128]:
transform = transforms.Compose([transforms.ToTensor()])

batch_size = 32

trainset = torchvision.datasets.FashionMNIST(
    root="./data", train=True, download=True, transform=transform
)
trainloader = torch.utils.data.DataLoader(
    trainset, batch_size=batch_size, shuffle=True
)

testset = torchvision.datasets.FashionMNIST(
    root="./data", train=False, download=True, transform=transform
)
testloader = torch.utils.data.DataLoader(
    testset, batch_size=batch_size, shuffle=True
)

classes = (
    "top",
    "Trouser",
    "Pullover",
    "Dress",
    "Coat",
    "Sandal",
    "Shirt",
    "Sneaker",
    "Bag",
    "Ankle boot",
)

print(type(testset[0][0]))
<class 'torch.Tensor'>

Zobaczmy, co jest w naszym zbiorze danych. Poniżej kawałek kodu, który wyświetli nam kilka przykładowych obrazków. Wartości pikseli są znormalizowane do przedziału [0,1].

In [129]:
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np


def imshow(img):
    npimg = img.numpy()
    plt.imshow(np.transpose(npimg, (1, 2, 0)))
    plt.axis("off")
    plt.show()


dataiter = iter(trainloader)
images, labels = next(dataiter)

def grid_show(images, nrow=8):
    imshow(torchvision.utils.make_grid(images, nrow=nrow))


def print_grid(labels, nrow=8):
    rows = [labels[n : n + nrow] for n in range(0, len(labels), nrow)]
    for r in rows:
        print(" ".join(f"{classes[c]:10s}" for c in r))

grid_show(images)
print_grid(labels)
Shirt      Coat       top        Ankle boot Shirt      Trouser    Sandal     Pullover  
Ankle boot Pullover   Pullover   Dress      Sneaker    Dress      top        Ankle boot
Bag        Sandal     Trouser    Sneaker    Pullover   top        Pullover   top       
Pullover   Coat       Sneaker    top        Pullover   Sneaker    Pullover   top       

LeNet

LeNet to bardzo znany, klasyczny model sieci konwolucyjnej.

Warstwy:

  • obraz
  • konwolucja, kernel $5 \times 5$, bez paddingu, 6 kanałów (feature maps)
  • average pooling, kernel $2 \times 2$, stride 2
  • konwolucja, kernel $5 \times 5$, bez paddingu, 16 kanałów (feature maps)
  • average pooling, kernel $2 \times 2$, stride 2
  • warstwa w pełni połączona, 120 neuronów na wyjściu
  • warstwa w pełni połączona, 84 neurony na wyjściu
  • warstwa w pełni połączona, na wyjściu tyle neuronów, ile jest klas

Zadanie 1 (2 punkty)

Zaimplementuj wyżej opisaną sieć, używając biblioteki PyTorch. Wprowadzimy sobie jednak pewne modyfikacje, żeby było ciekawiej:

  • w pierwszej warstwie konwolucyjnej użyj 20 kanałów (feature maps)
  • w drugiej warstwie konwolucyjnej użyj 50 kanałów (feature maps)
  • w pierwszej warstwie gęstej użyj 300 neuronów
  • w drugiej warstwie gęstej użyj 100 neuronów

Przydatne elementy z pakietu torch.nn:

  • Conv2d()
  • AvgPool2d()
  • Linear()

Z pakietu torch.nn.functional:

  • relu()
In [130]:
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F


class LeNet(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        # your code here
        self.model = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(1, 20, 5),
            nn.ReLU(),
            nn.AvgPool2d(2, stride=2),
            nn.Conv2d(20, 50, 5),
            nn.ReLU(),
            nn.AvgPool2d(2, stride=2),
            nn.Flatten(),
            nn.Linear(800, 300),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(300, 100),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(100, len(classes)),
        )

    def forward(self, x):
        # your code here
        return self.model(x)

Do treningu użyjemy stochastycznego spadku po gradiencie (SGD), a jako funkcję straty Categorical Cross Entropy. W PyTorch-u funkcja ta operuje na indeksach klas (int), a nie na wektorach typu one-hot (jak w Tensorflow).

In [131]:
import torch.optim as optim

net = LeNet().to(device)

criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)

Zadanie 2 (1 punkt)

Uzupełnij pętlę uczącą sieć na podstawie jej predykcji. Oblicz (wykonaj krok do przodu) funkcję straty, a następnie przeprowadź propagację wsteczną i wykonaj krok optymalizatora.

In [132]:
net.train()

for epoch in range(5):
# your_code
    for X_train, y_train in trainloader:
        y_pred = net(X_train.to(device))
        loss = criterion(y_pred.to(device), y_train.to(device))
        loss.backward()
        optimizer.step()
        optimizer.zero_grad()

    print(f"[{epoch + 1}] loss: {loss.item():.4f}")
[1] loss: 1.4092
[2] loss: 0.5692
[3] loss: 0.4417
[4] loss: 0.6634
[5] loss: 0.3034

Zobaczmy na kilku przykładach jak działa wytrenowana sieć.

In [133]:
dataiter = iter(testloader)
images, labels = next(dataiter)

grid_show(images)
print("Ground Truth")
print_grid(labels)

outputs = net(images.to(device))
_, predicted = torch.max(outputs, 1)

print()
print("Predicted")
print_grid(predicted)
Ground Truth
Coat       Trouser    Pullover   Dress      Sandal     Ankle boot Dress      Bag       
Sandal     top        top        Pullover   top        Trouser    Pullover   Trouser   
Bag        Coat       Dress      Trouser    top        Trouser    Ankle boot Shirt     
Ankle boot Trouser    Dress      Trouser    Dress      Trouser    Sandal     Sneaker   

Predicted
Coat       Trouser    Pullover   Dress      Sandal     Ankle boot Dress      Bag       
Sandal     top        top        Pullover   Dress      Dress      Pullover   Trouser   
Bag        Coat       Dress      Trouser    top        Trouser    Ankle boot Shirt     
Ankle boot Trouser    Dress      top        Dress      Trouser    Sandal     Sneaker   

Obliczmy dokładności (accuracy) dla zbioru danych.

In [134]:
correct = 0
total = 0
net.eval()
with torch.no_grad():
    for data in testloader:
        images, labels = data
        outputs = net(images.to(device))
        _, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
        total += labels.size(0)
        correct += (predicted == labels.to(device)).sum().item()

print(f"Accuracy of the network on the 10000 test images: {100 * correct // total} %")
Accuracy of the network on the 10000 test images: 81 %

Skomentuj wyniki:

  • Jest to bardzo dobry wynik jak na tam małą sieć, zastosowanie ReLU zamiast Sigmoidy (tak jak jest w oryginalnym LeNet) poprawia trochę wynik.

Znając ogólny wynik klasyfikacji dla zbioru przeanalizujmy dokładniej, z którymi klasami jest największy problem.

Zadanie 3 (1 punkt)

Oblicz dokładność działania sieci (accuracy) dla każdej klasy z osobna. Podczas oceniania skuteczności modelu nie potrzebujemy, aby gradienty się liczyły. Możemy zatem zawrzeć obliczenia w bloku with torch.no_grad():

In [135]:
net.eval()
# your_code
results = [[0,0] for i in range(len(classes))]
with torch.no_grad():
    for data in testloader:
        images, labels = data
        outputs = net(images.to(device))
        _, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
        total += labels.size(0)
        for k in zip(predicted, labels):
            results[k[1]][0] += 1
            if k[0] == k[1]:
                results[k[1]][1] += 1
    for i in range(len(results)):
        print(f"Accuracy of {classes[i]}: {100 * results[i][1] // results[i][0]} %")
Accuracy of top: 82 %
Accuracy of Trouser: 93 %
Accuracy of Pullover: 71 %
Accuracy of Dress: 85 %
Accuracy of Coat: 66 %
Accuracy of Sandal: 89 %
Accuracy of Shirt: 44 %
Accuracy of Sneaker: 93 %
Accuracy of Bag: 95 %
Accuracy of Ankle boot: 94 %

Skomentuj wyniki:

  • Doskonale widać, że model myli się na podobnych częściach garderoby, z charakterystycznymi elementami nie ma problemu. Mimo wszystko średni uzyskany wynik jest jest całkiem dobry jak na tak małą sieć.

Detekcja obiektów

Problem detekcji polega na nie tylko sklasyfikowaniu obiektów na obrazie, ale również wyznaczeniu jego dokładnego położenia w postaci bounding-box-u. Choć jest to problem odmienny od klasyfikacji obrazów, to w praktyce ściśle z nim powiązany - modele do detekcji obiektów przeważnie do pewnego momentu wyglądają tak samo, jak modele klasyfikacji. Jednak pod koniec sieć jest dzielona na 2 wyjścia: jedno to standardowa klasyfikacja, a drugie to regresor określający pozycję obiektu na obrazie, tzw. bounding box. Najpopularniejszymi przykładami takich sieci są YOLO i Mask R-CNN. Zbiór danych też jest odpowiednio przygotowany do tego zadania i oprócz właściwych zdjęć zawiera również listę bounding-box-ów i ich etykiety.

Zobaczymy jak działa detekcja na przykładzie już wytrenowanej sieci neuronowej. Autorzy skutecznych sieci często udostępniają ich wagi online, dzięki czemu jeżeli mamy doczynienia z analogicznym problemem jak ten, do którego dana sieć była przygotowana możemy z niej skorzystać "prosto z pudełka".

PyTorch pozwala nam na pobranie wytrenowanych wag dla kilku najpopularniejszych modeli. Sprawdzimy jak z tego skorzystać.

In [11]:
from torchvision.models import detection
import numpy as np
import cv2
from PIL import Image
import urllib

Poniżej znajduje się funkcja pozwalająca wczytać obraz z sieci. Przyda się do testowania działania sieci.

In [12]:
def url_to_image(url):
    resp = urllib.request.urlopen(url)
    image = np.asarray(bytearray(resp.read()), dtype="uint8")
    image = cv2.imdecode(image, cv2.IMREAD_COLOR)
    return image

Model, którym się zajmiemy to Faster R-CNN, który był trenowany na zbiorze COCO. Poniżej znajduje się lista klas (etykiet) dla tego zbioru danych.

In [13]:
classes = [
    "__background__",
    "person",
    "bicycle",
    "car",
    "motorcycle",
    "airplane",
    "bus",
    "train",
    "truck",
    "boat",
    "traffic light",
    "fire hydrant",
    "street sign",
    "stop sign",
    "parking meter",
    "bench",
    "bird",
    "cat",
    "dog",
    "horse",
    "sheep",
    "cow",
    "elephant",
    "bear",
    "zebra",
    "giraffe",
    "hat",
    "backpack",
    "umbrella",
    "handbag",
    "tie",
    "shoe",
    "eye glasses",
    "suitcase",
    "frisbee",
    "skis",
    "snowboard",
    "sports ball",
    "kite",
    "baseball bat",
    "baseball glove",
    "skateboard",
    "surfboard",
    "tennis racket",
    "bottle",
    "plate",
    "wine glass",
    "cup",
    "fork",
    "knife",
    "spoon",
    "bowl",
    "banana",
    "apple",
    "sandwich",
    "orange",
    "broccoli",
    "carrot",
    "hot dog",
    "pizza",
    "donut",
    "cake",
    "chair",
    "couch",
    "potted plant",
    "bed",
    "mirror",
    "dining table",
    "window",
    "desk",
    "toilet",
    "door",
    "tv",
    "laptop",
    "mouse",
    "remote",
    "keyboard",
    "cell phone",
    "microwave",
    "oven",
    "toaster",
    "sink",
    "refrigerator",
    "blender",
    "book",
    "clock",
    "vase",
    "scissors",
    "teddy bear",
    "hair drier",
    "toothbrush",
]

colors = np.random.randint(0, 256, size=(len(classes), 3))

Inizjalizacja modelu ResNet50-FPN wytrenowanymi wagami. Inicjalizujemy zarówno sieć backbone jak i RCNN.

In [14]:
model = detection.fasterrcnn_resnet50_fpn(
    weights=detection.FasterRCNN_ResNet50_FPN_Weights.DEFAULT,
    weights_backbone=torchvision.models.ResNet50_Weights.DEFAULT,
    progress=True,
    num_classes=len(classes)
).to(device)
model.eval()
Out[14]:
FasterRCNN(
  (transform): GeneralizedRCNNTransform(
      Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225])
      Resize(min_size=(800,), max_size=1333, mode='bilinear')
  )
  (backbone): BackboneWithFPN(
    (body): IntermediateLayerGetter(
      (conv1): Conv2d(3, 64, kernel_size=(7, 7), stride=(2, 2), padding=(3, 3), bias=False)
      (bn1): FrozenBatchNorm2d(64, eps=0.0)
      (relu): ReLU(inplace=True)
      (maxpool): MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2, padding=1, dilation=1, ceil_mode=False)
      (layer1): Sequential(
        (0): Bottleneck(
          (conv1): Conv2d(64, 64, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1), bias=False)
          (bn1): FrozenBatchNorm2d(64, eps=0.0)
          (conv2): Conv2d(64, 64, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), bias=False)
          (bn2): FrozenBatchNorm2d(64, eps=0.0)
          (conv3): Conv2d(64, 256, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1), bias=False)
          (bn3): FrozenBatchNorm2d(256, eps=0.0)
          (relu): ReLU(inplace=True)
          (downsample): Sequential(
            (0): Conv2d(64, 256, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1), bias=False)
            (1): FrozenBatchNorm2d(256, eps=0.0)
          )
        )
        (1): Bottleneck(
          (conv1): Conv2d(256, 64, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1), bias=False)
          (bn1): FrozenBatchNorm2d(64, eps=0.0)
          (conv2): Conv2d(64, 64, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), bias=False)
          (bn2): FrozenBatchNorm2d(64, eps=0.0)
          (conv3): Conv2d(64, 256, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1), bias=False)
          (bn3): FrozenBatchNorm2d(256, eps=0.0)
          (relu): ReLU(inplace=True)
        )
        (2): Bottleneck(
          (conv1): Conv2d(256, 64, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1), bias=False)
          (bn1): FrozenBatchNorm2d(64, eps=0.0)
          (conv2): Conv2d(64, 64, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), bias=False)
          (bn2): FrozenBatchNorm2d(64, eps=0.0)
          (conv3): Conv2d(64, 256, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1), bias=False)
          (bn3): FrozenBatchNorm2d(256, eps=0.0)
          (relu): ReLU(inplace=True)
        )
      )
      (layer2): Sequential(
        (0): Bottleneck(
          (conv1): Conv2d(256, 128, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1), bias=False)
          (bn1): FrozenBatchNorm2d(128, eps=0.0)
          (conv2): Conv2d(128, 128, kernel_size=(3, 3), stride=(2, 2), padding=(1, 1), bias=False)
          (bn2): FrozenBatchNorm2d(128, eps=0.0)
          (conv3): Conv2d(128, 512, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1), bias=False)
          (bn3): FrozenBatchNorm2d(512, eps=0.0)
          (relu): ReLU(inplace=True)
          (downsample): Sequential(
            (0): Conv2d(256, 512, kernel_size=(1, 1), stride=(2, 2), bias=False)
            (1): FrozenBatchNorm2d(512, eps=0.0)
          )
        )
        (1): Bottleneck(
          (conv1): Conv2d(512, 128, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1), bias=False)
          (bn1): FrozenBatchNorm2d(128, eps=0.0)
          (conv2): Conv2d(128, 128, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), bias=False)
          (bn2): FrozenBatchNorm2d(128, eps=0.0)
          (conv3): Conv2d(128, 512, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1), bias=False)
          (bn3): FrozenBatchNorm2d(512, eps=0.0)
          (relu): ReLU(inplace=True)
        )
        (2): Bottleneck(
          (conv1): Conv2d(512, 128, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1), bias=False)
          (bn1): FrozenBatchNorm2d(128, eps=0.0)
          (conv2): Conv2d(128, 128, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), bias=False)
          (bn2): FrozenBatchNorm2d(128, eps=0.0)
          (conv3): Conv2d(128, 512, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1), bias=False)
          (bn3): FrozenBatchNorm2d(512, eps=0.0)
          (relu): ReLU(inplace=True)
        )
        (3): Bottleneck(
          (conv1): Conv2d(512, 128, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1), bias=False)
          (bn1): FrozenBatchNorm2d(128, eps=0.0)
          (conv2): Conv2d(128, 128, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), bias=False)
          (bn2): FrozenBatchNorm2d(128, eps=0.0)
          (conv3): Conv2d(128, 512, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1), bias=False)
          (bn3): FrozenBatchNorm2d(512, eps=0.0)
          (relu): ReLU(inplace=True)
        )
      )
      (layer3): Sequential(
        (0): Bottleneck(
          (conv1): Conv2d(512, 256, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1), bias=False)
          (bn1): FrozenBatchNorm2d(256, eps=0.0)
          (conv2): Conv2d(256, 256, kernel_size=(3, 3), stride=(2, 2), padding=(1, 1), bias=False)
          (bn2): FrozenBatchNorm2d(256, eps=0.0)
          (conv3): Conv2d(256, 1024, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1), bias=False)
          (bn3): FrozenBatchNorm2d(1024, eps=0.0)
          (relu): ReLU(inplace=True)
          (downsample): Sequential(
            (0): Conv2d(512, 1024, kernel_size=(1, 1), stride=(2, 2), bias=False)
            (1): FrozenBatchNorm2d(1024, eps=0.0)
          )
        )
        (1): Bottleneck(
          (conv1): Conv2d(1024, 256, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1), bias=False)
          (bn1): FrozenBatchNorm2d(256, eps=0.0)
          (conv2): Conv2d(256, 256, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), bias=False)
          (bn2): FrozenBatchNorm2d(256, eps=0.0)
          (conv3): Conv2d(256, 1024, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1), bias=False)
          (bn3): FrozenBatchNorm2d(1024, eps=0.0)
          (relu): ReLU(inplace=True)
        )
        (2): Bottleneck(
          (conv1): Conv2d(1024, 256, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1), bias=False)
          (bn1): FrozenBatchNorm2d(256, eps=0.0)
          (conv2): Conv2d(256, 256, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), bias=False)
          (bn2): FrozenBatchNorm2d(256, eps=0.0)
          (conv3): Conv2d(256, 1024, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1), bias=False)
          (bn3): FrozenBatchNorm2d(1024, eps=0.0)
          (relu): ReLU(inplace=True)
        )
        (3): Bottleneck(
          (conv1): Conv2d(1024, 256, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1), bias=False)
          (bn1): FrozenBatchNorm2d(256, eps=0.0)
          (conv2): Conv2d(256, 256, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), bias=False)
          (bn2): FrozenBatchNorm2d(256, eps=0.0)
          (conv3): Conv2d(256, 1024, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1), bias=False)
          (bn3): FrozenBatchNorm2d(1024, eps=0.0)
          (relu): ReLU(inplace=True)
        )
        (4): Bottleneck(
          (conv1): Conv2d(1024, 256, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1), bias=False)
          (bn1): FrozenBatchNorm2d(256, eps=0.0)
          (conv2): Conv2d(256, 256, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), bias=False)
          (bn2): FrozenBatchNorm2d(256, eps=0.0)
          (conv3): Conv2d(256, 1024, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1), bias=False)
          (bn3): FrozenBatchNorm2d(1024, eps=0.0)
          (relu): ReLU(inplace=True)
        )
        (5): Bottleneck(
          (conv1): Conv2d(1024, 256, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1), bias=False)
          (bn1): FrozenBatchNorm2d(256, eps=0.0)
          (conv2): Conv2d(256, 256, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), bias=False)
          (bn2): FrozenBatchNorm2d(256, eps=0.0)
          (conv3): Conv2d(256, 1024, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1), bias=False)
          (bn3): FrozenBatchNorm2d(1024, eps=0.0)
          (relu): ReLU(inplace=True)
        )
      )
      (layer4): Sequential(
        (0): Bottleneck(
          (conv1): Conv2d(1024, 512, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1), bias=False)
          (bn1): FrozenBatchNorm2d(512, eps=0.0)
          (conv2): Conv2d(512, 512, kernel_size=(3, 3), stride=(2, 2), padding=(1, 1), bias=False)
          (bn2): FrozenBatchNorm2d(512, eps=0.0)
          (conv3): Conv2d(512, 2048, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1), bias=False)
          (bn3): FrozenBatchNorm2d(2048, eps=0.0)
          (relu): ReLU(inplace=True)
          (downsample): Sequential(
            (0): Conv2d(1024, 2048, kernel_size=(1, 1), stride=(2, 2), bias=False)
            (1): FrozenBatchNorm2d(2048, eps=0.0)
          )
        )
        (1): Bottleneck(
          (conv1): Conv2d(2048, 512, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1), bias=False)
          (bn1): FrozenBatchNorm2d(512, eps=0.0)
          (conv2): Conv2d(512, 512, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), bias=False)
          (bn2): FrozenBatchNorm2d(512, eps=0.0)
          (conv3): Conv2d(512, 2048, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1), bias=False)
          (bn3): FrozenBatchNorm2d(2048, eps=0.0)
          (relu): ReLU(inplace=True)
        )
        (2): Bottleneck(
          (conv1): Conv2d(2048, 512, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1), bias=False)
          (bn1): FrozenBatchNorm2d(512, eps=0.0)
          (conv2): Conv2d(512, 512, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), bias=False)
          (bn2): FrozenBatchNorm2d(512, eps=0.0)
          (conv3): Conv2d(512, 2048, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1), bias=False)
          (bn3): FrozenBatchNorm2d(2048, eps=0.0)
          (relu): ReLU(inplace=True)
        )
      )
    )
    (fpn): FeaturePyramidNetwork(
      (inner_blocks): ModuleList(
        (0): Conv2dNormActivation(
          (0): Conv2d(256, 256, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1))
        )
        (1): Conv2dNormActivation(
          (0): Conv2d(512, 256, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1))
        )
        (2): Conv2dNormActivation(
          (0): Conv2d(1024, 256, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1))
        )
        (3): Conv2dNormActivation(
          (0): Conv2d(2048, 256, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1))
        )
      )
      (layer_blocks): ModuleList(
        (0-3): 4 x Conv2dNormActivation(
          (0): Conv2d(256, 256, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
        )
      )
      (extra_blocks): LastLevelMaxPool()
    )
  )
  (rpn): RegionProposalNetwork(
    (anchor_generator): AnchorGenerator()
    (head): RPNHead(
      (conv): Sequential(
        (0): Conv2dNormActivation(
          (0): Conv2d(256, 256, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
          (1): ReLU(inplace=True)
        )
      )
      (cls_logits): Conv2d(256, 3, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1))
      (bbox_pred): Conv2d(256, 12, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1))
    )
  )
  (roi_heads): RoIHeads(
    (box_roi_pool): MultiScaleRoIAlign(featmap_names=['0', '1', '2', '3'], output_size=(7, 7), sampling_ratio=2)
    (box_head): TwoMLPHead(
      (fc6): Linear(in_features=12544, out_features=1024, bias=True)
      (fc7): Linear(in_features=1024, out_features=1024, bias=True)
    )
    (box_predictor): FastRCNNPredictor(
      (cls_score): Linear(in_features=1024, out_features=91, bias=True)
      (bbox_pred): Linear(in_features=1024, out_features=364, bias=True)
    )
  )
)

IPython, z którego korzystamy w Jupyter Notebooku, ma wbudowaną funkcję display() do wyświetlania obrazów.

Do pobierania obrazów możemy się posłyżyć wget-em.

In [15]:
# Pobieranie obrazka z sieci
!wget https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/7/7a/Toothbrush_x3_20050716_001.jpg/1280px-Toothbrush_x3_20050716_001.jpg --output-document toothbrushes.jpg
--2023-12-06 13:35:33--  https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/7/7a/Toothbrush_x3_20050716_001.jpg/1280px-Toothbrush_x3_20050716_001.jpg
Resolving upload.wikimedia.org (upload.wikimedia.org)... 185.15.59.240
Connecting to upload.wikimedia.org (upload.wikimedia.org)|185.15.59.240|:443... connected.
HTTP request sent, awaiting response... 200 OK
Length: 338300 (330K) [image/jpeg]
Saving to: 'toothbrushes.jpg'

     0K .......... .......... .......... .......... .......... 15%  811K 0s
    50K .......... .......... .......... .......... .......... 30% 5,51M 0s
   100K .......... .......... .......... .......... .......... 45% 3,77M 0s
   150K .......... .......... .......... .......... .......... 60% 4,90M 0s
   200K .......... .......... .......... .......... .......... 75% 5,28M 0s
   250K .......... .......... .......... .......... .......... 90% 6,56M 0s
   300K .......... .......... ..........                      100% 8,12M=0,1s

2023-12-06 13:35:33 (2,83 MB/s) - 'toothbrushes.jpg' saved [338300/338300]

In [16]:
# Wyświetlanie obrazka
image = Image.open("toothbrushes.jpg")
# make sure we have 3-channel RGB, e.g. without transparency
image = image.convert("RGB")
display(image)

PyTorch wymaga obrazów w kształcie [channels, height, width] (C, H, W) oraz z wartościami pikseli między 0 a 1. Pillow wczytuje obrazy z kanałami (H, W, C) oraz z wartościami pikseli między 0 a 255. Przed wykorzystaniem sieci neuronowej trzeba zatem:

  • zamienić obraz na tensor
  • zmienić kolejność kanałów
  • podzielić wartości pikseli przez 255
In [17]:
image_tensor = torch.from_numpy(np.array(image))
image_tensor = image_tensor.permute(2, 0, 1)
image_tensor_int = image_tensor  # useful for displaying, dtype = uint8
image_tensor = image_tensor / 255
image_tensor.shape, image_tensor.dtype
Out[17]:
(torch.Size([3, 960, 1280]), torch.float32)

Zadanie 4 (1 punkt)

Użyj modelu do wykrycia obiektów na obrazie. Następnie wybierz tylko te bounding boxy, dla których mamy wynik powyżej 50%. Wypisz te bounding boxy, ich prawdopodobieństwa (w procentach) oraz nazwy klas.

Następnie wykorzystaj wyniki do zaznaczenia bounding box'a dla każdego wykrytego obiektu na obrazie oraz podpisz wykrytą klasę wraz z prawdopodobieństwem. Możesz tutaj użyć:

In [45]:
# your_code
predicted = model(image_tensor.reshape(1, 3, 960, 1280).to(device)) #[batch_size, channels, height, width]
scores = predicted[0]['scores'].cpu().detach().numpy()
# print(scores)
index = np.where(scores > 0.5)[0]
boxes = [predicted[0]['boxes'].cpu().detach().numpy()[i] for i in index]
labels = [predicted[0]['labels'].cpu().detach().numpy()[i] for i in index]
# print(boxes)
# print(labels)
for i in range(len(index)):
    print("Boundign box: ", boxes[i], "\tScore: ", scores[index[i]], "\tLabel: ", classes[labels[i]])
Boundign box:  [ 269.02606  585.47577 1246.7507   715.89514] 	Score:  0.94170517 	Label:  toothbrush
Boundign box:  [  90.03049  266.9785  1196.9512   404.13614] 	Score:  0.8841336 	Label:  toothbrush
Boundign box:  [ 601.2891   456.07553 1180.7574   556.1579 ] 	Score:  0.69828624 	Label:  spoon
Boundign box:  [ 617.2334  586.1252 1193.0753  689.2256] 	Score:  0.63003176 	Label:  toothbrush
In [85]:
image = cv2.imread("toothbrushes.jpg")
for i in range(len(boxes)):
    x1, y1, x2, y2 = int(boxes[i][0]), int(boxes[i][1]), int(boxes[i][2]), int(boxes[i][3])
    cv2.rectangle(image, (x1, y1), (x2, y2), (255,0,0), 2)
    label = classes[labels[i]]
    (w, h), _ = cv2.getTextSize(label, cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1.0, 1)
    image = cv2.rectangle(image, (x1, y1 - h - 5), (x1 + w, y1), (255,0,0), -1)
    image = cv2.putText(image, label, (x1, y1 - 5), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1.0, (0,0,0), 1)
plt.imshow(image)
plt.show()

Fine-tuning i pretrening

Trenowanie głębokich sieci neuronowych do przetwarzania obrazów jest zadaniem wymagającym bardzo dużych zbiorów danych i zasobów obliczeniowych. Często jednak, nie musimy trenować takich sieci od nowa, możemy wykorzystać wytrenowane modele i jedynie dostosowywaać je do naszych problemów. Działanie takie nazywa się transfer learning-iem.

Przykładowao: mamy już wytrenowaną sieć na dużym zbiorze danych (pretrening) i chcemy, żeby sieć poradziła sobie z nową klasą obiektów (klasyfikacja), albo lepiej radziła sobie z wybranymi obiektami, które już zna (fine-tuning). Możemy usunąć ostatnią warstwę sieci i na jej miejsce wstawić nową, identyczną, jednak z losowo zainicjalizowanymi wagami, a następnie dotrenować sieć na naszym nowym, bardziej specyficznym zbiorze danych. Przykładowo, jako bazę weźmiemy model wytrenowany na zbiorze ImageNet i będziemy chcieli użyć go do rozpoznawania nowych, nieznanych mu klas, np. ras psów.

Dla przećwiczenia takiego schematu działania wykorzystamy zbiór danych z hotdogami. Będziemy chcieli stwierdzić, czy na obrazku jest hotdog, czy nie. Jako sieci użyjemy modelu ResNet-18, pretrenowanej na zbiorze ImageNet.

In [86]:
# Download the hotdog dataset
!wget http://d2l-data.s3-accelerate.amazonaws.com/hotdog.zip
!unzip -n hotdog.zip
--2023-12-06 14:32:54--  http://d2l-data.s3-accelerate.amazonaws.com/hotdog.zip
Resolving d2l-data.s3-accelerate.amazonaws.com (d2l-data.s3-accelerate.amazonaws.com)... 18.245.74.123
Connecting to d2l-data.s3-accelerate.amazonaws.com (d2l-data.s3-accelerate.amazonaws.com)|18.245.74.123|:80... connected.
HTTP request sent, awaiting response... 200 OK
Length: 261292301 (249M) [application/zip]
Saving to: 'hotdog.zip.1'

     0K .......... .......... .......... .......... ..........  0%  336K 12m38s
    50K .......... .......... .......... .......... ..........  0%  334K 12m40s
   100K .......... .......... .......... .......... ..........  0% 9,41M 8m36s
   150K .......... .......... .......... .......... ..........  0% 6,66M 6m36s
   200K .......... .......... .......... .......... ..........  0%  372K 7m34s
   250K .......... .......... .......... .......... ..........  0% 20,0M 6m20s
   300K .......... .......... .......... .......... ..........  0% 17,2M 5m28s
   350K .......... .......... .......... .......... ..........  0% 18,8M 4m48s
   400K .......... .......... .......... .......... ..........  0% 19,0M 4m18s
   450K .......... .......... .......... .......... ..........  0% 6,74M 3m56s
   500K .......... .......... .......... .......... ..........  0%  356K 4m39s
   550K .......... .......... .......... .......... ..........  0% 96,7M 4m16s
   600K .......... .......... .......... .......... ..........  0% 1,39M 4m10s
   650K .......... .......... .......... .......... ..........  0% 50,7M 3m53s
   700K .......... .......... .......... .......... ..........  0% 3,14M 3m42s
   750K .......... .......... .......... .......... ..........  0% 56,0M 3m29s
   800K .......... .......... .......... .......... ..........  0%  102M 3m16s
   850K .......... .......... .......... .......... ..........  0%  215M 3m6s
   900K .......... .......... .......... .......... ..........  0% 45,5M 2m56s
   950K .......... .......... .......... .......... ..........  0% 3,31M 2m51s
  1000K .......... .......... .......... .......... ..........  0% 60,0M 2m43s
  1050K .......... .......... .......... .......... ..........  0%  687K 2m52s
  1100K .......... .......... .......... .......... ..........  0% 76,4M 2m45s
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249200K .......... .......... .......... .......... .......... 97% 86,2M 0s
249250K .......... .......... .......... .......... .......... 97% 71,8M 0s
249300K .......... .......... .......... .......... .......... 97%  128M 0s
249350K .......... .......... .......... .......... .......... 97% 74,0M 0s
249400K .......... .......... .......... .......... .......... 97% 76,6M 0s
249450K .......... .......... .......... .......... .......... 97% 81,8M 0s
249500K .......... .......... .......... .......... .......... 97% 67,0M 0s
249550K .......... .......... .......... .......... .......... 97%  178M 0s
249600K .......... .......... .......... .......... .......... 97% 14,9M 0s
249650K .......... .......... .......... .......... .......... 97%  222M 0s
249700K .......... .......... .......... .......... .......... 97%  210M 0s
249750K .......... .......... .......... .......... .......... 97%  118M 0s
249800K .......... .......... .......... .......... .......... 97% 97,8M 0s
249850K .......... .......... .......... .......... .......... 97% 1,85M 0s
249900K .......... .......... .......... .......... .......... 97%  100M 0s
249950K .......... .......... .......... .......... .......... 97% 42,1M 0s
250000K .......... .......... .......... .......... .......... 97%  149M 0s
250050K .......... .......... .......... .......... .......... 98%  954G 0s
250100K .......... .......... .......... .......... .......... 98% 55,6M 0s
250150K .......... .......... .......... .......... .......... 98%  206M 0s
250200K .......... .......... .......... .......... .......... 98%  244M 0s
250250K .......... .......... .......... .......... .......... 98%  954G 0s
250300K .......... .......... .......... .......... .......... 98%  239M 0s
250350K .......... .......... .......... .......... .......... 98%  251M 0s
250400K .......... .......... .......... .......... .......... 98%  265M 0s
250450K .......... .......... .......... .......... .......... 98%  241M 0s
250500K .......... .......... .......... .......... .......... 98%  954G 0s
250550K .......... .......... .......... .......... .......... 98%  188M 0s
250600K .......... .......... .......... .......... .......... 98%  214M 0s
250650K .......... .......... .......... .......... .......... 98%  223M 0s
250700K .......... .......... .......... .......... .......... 98%  954G 0s
250750K .......... .......... .......... .......... .......... 98%  242M 0s
250800K .......... .......... .......... .......... .......... 98%  269M 0s
250850K .......... .......... .......... .......... .......... 98%  266M 0s
250900K .......... .......... .......... .......... .......... 98%  186M 0s
250950K .......... .......... .......... .......... .......... 98%  954G 0s
251000K .......... .......... .......... .......... .......... 98%  207M 0s
251050K .......... .......... .......... .......... .......... 98%  166M 0s
251100K .......... .......... .......... .......... .......... 98%  281M 0s
251150K .......... .......... .......... .......... .......... 98%  272M 0s
251200K .......... .......... .......... .......... .......... 98%  954G 0s
251250K .......... .......... .......... .......... .......... 98%  255M 0s
251300K .......... .......... .......... .......... .......... 98%  249M 0s
251350K .......... .......... .......... .......... .......... 98%  296M 0s
251400K .......... .......... .......... .......... .......... 98%  954G 0s
251450K .......... .......... .......... .......... .......... 98%  260M 0s
251500K .......... .......... .......... .......... .......... 98%  309M 0s
251550K .......... .......... .......... .......... .......... 98%  299M 0s
251600K .......... .......... .......... .......... .......... 98%  316M 0s
251650K .......... .......... .......... .......... .......... 98%  954G 0s
251700K .......... .......... .......... .......... .......... 98%  292M 0s
251750K .......... .......... .......... .......... .......... 98%  310M 0s
251800K .......... .......... .......... .......... .......... 98%  309M 0s
251850K .......... .......... .......... .......... .......... 98%  954G 0s
251900K .......... .......... .......... .......... .......... 98%  167M 0s
251950K .......... .......... .......... .......... .......... 98%  233M 0s
252000K .......... .......... .......... .......... .......... 98% 86,2M 0s
252050K .......... .......... .......... .......... .......... 98%  212M 0s
252100K .......... .......... .......... .......... .......... 98% 2,53M 0s
252150K .......... .......... .......... .......... .......... 98% 97,4M 0s
252200K .......... .......... .......... .......... .......... 98% 9,84M 0s
252250K .......... .......... .......... .......... .......... 98% 96,3M 0s
252300K .......... .......... .......... .......... .......... 98% 72,9M 0s
252350K .......... .......... .......... .......... .......... 98% 77,8M 0s
252400K .......... .......... .......... .......... .......... 98% 80,6M 0s
252450K .......... .......... .......... .......... .......... 98% 64,3M 0s
252500K .......... .......... .......... .......... .......... 98% 78,5M 0s
252550K .......... .......... .......... .......... .......... 98% 67,0M 0s
252600K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 66,1M 0s
252650K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 36,1M 0s
252700K .......... .......... .......... .......... .......... 99%  227M 0s
252750K .......... .......... .......... .......... .......... 99%  954G 0s
252800K .......... .......... .......... .......... .......... 99%  156M 0s
252850K .......... .......... .......... .......... .......... 99%  166M 0s
252900K .......... .......... .......... .......... .......... 99%  159M 0s
252950K .......... .......... .......... .......... .......... 99%  954G 0s
253000K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 14,4M 0s
253050K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 72,0M 0s
253100K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 60,2M 0s
253150K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 76,7M 0s
253200K .......... .......... .......... .......... .......... 99%  100M 0s
253250K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 13,2M 0s
253300K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 76,0M 0s
253350K .......... .......... .......... .......... .......... 99%  375M 0s
253400K .......... .......... .......... .......... .......... 99%  266M 0s
253450K .......... .......... .......... .......... .......... 99%  439M 0s
253500K .......... .......... .......... .......... .......... 99%  954G 0s
253550K .......... .......... .......... .......... .......... 99%  459M 0s
253600K .......... .......... .......... .......... .......... 99%  438M 0s
253650K .......... .......... .......... .......... .......... 99%  466M 0s
253700K .......... .......... .......... .......... .......... 99%  954G 0s
253750K .......... .......... .......... .......... .......... 99%  882K 0s
253800K .......... .......... .......... .......... .......... 99%  112M 0s
253850K .......... .......... .......... .......... .......... 99%  128M 0s
253900K .......... .......... .......... .......... .......... 99%  101M 0s
253950K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 69,2M 0s
254000K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 93,6M 0s
254050K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 76,6M 0s
254100K .......... .......... .......... .......... .......... 99%  136M 0s
254150K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 67,2M 0s
254200K .......... .......... .......... .......... .......... 99%  109M 0s
254250K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 70,7M 0s
254300K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 90,5M 0s
254350K .......... .......... .......... .......... .......... 99%  105M 0s
254400K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 68,7M 0s
254450K .......... .......... .......... .......... .......... 99%  105M 0s
254500K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 71,6M 0s
254550K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 89,0M 0s
254600K .......... .......... .......... .......... .......... 99%  100M 0s
254650K .......... .......... .......... .......... .......... 99%  102M 0s
254700K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 73,3M 0s
254750K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 76,7M 0s
254800K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 75,7M 0s
254850K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 28,2M 0s
254900K .......... .......... .......... .......... .......... 99%  186M 0s
254950K .......... .......... .......... .......... .......... 99%  107M 0s
255000K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 2,70M 0s
255050K .......... .......... .......... .......... .......... 99%  372M 0s
255100K .......... .......... .......... .......... .......... 99%  954G 0s
255150K .......... ........                                   100%  165M=8,6s

2023-12-06 14:33:03 (29,0 MB/s) - 'hotdog.zip.1' saved [261292301/261292301]

'unzip' is not recognized as an internal or external command,
operable program or batch file.

Kiedy korzystamy z sieci pretrenowanej na zbiorze ImageNet, zgodnie z dokumentacją trzeba dokonać standaryzacji naszych obrazów, odejmując średnią i dzieląc przez odchylenie standardowe każdego kanału ze zbioru ImageNet.

All pre-trained models expect input images normalized in the same way, i.e. mini-batches of 3-channel RGB images of shape (3 x H x W), where H and W are
expected to be at least 224. The images have to be loaded in to a range of [0, 1] and then normalized using mean = [0.485, 0.456, 0.406] and std = [0.229,
0.224, 0.225]. You can use the following transform to normalize:

normalize = transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406],
                                 std=[0.229, 0.224, 0.225])
In [87]:
torch.manual_seed(17)

normalize = transforms.Normalize(
    mean=[0.485, 0.456, 0.406],
    std=[0.229, 0.224, 0.225]
)

train_augs = torchvision.transforms.Compose(
    [
        torchvision.transforms.RandomResizedCrop(224),
        torchvision.transforms.RandomHorizontalFlip(),
        torchvision.transforms.ToTensor(),
        normalize,
    ]
)

test_augs = torchvision.transforms.Compose(
    [
        torchvision.transforms.Resize(256),
        torchvision.transforms.CenterCrop(224),
        torchvision.transforms.ToTensor(),
        normalize,
    ]
)
In [88]:
pretrained_net = torchvision.models.resnet18(weights=torchvision.models.ResNet18_Weights.IMAGENET1K_V1)
In [89]:
pretrained_net.fc
Out[89]:
Linear(in_features=512, out_features=1000, bias=True)

Zadanie 5 (1 punkt)

Dodaj warstwę liniową do naszej fine-fune'owanej sieci oraz zainicjuj ją losowymi wartościami.

In [90]:
finetuned_net = nn.Sequential(
    pretrained_net,
    nn.ReLU(),
    nn.Linear(1000, 1000),
)
# your_code
In [91]:
import time
import copy


def train_model(
    model, dataloaders, criterion, optimizer, num_epochs=25
):
    since = time.time()

    val_acc_history = []

    best_model_wts = copy.deepcopy(model.state_dict())
    best_acc = 0.0

    for epoch in range(1, num_epochs + 1):
        print("Epoch {}/{}".format(epoch, num_epochs))
        print("-" * 10)

        # Each epoch has a training and validation phase
        for phase in ["train", "val"]:
            if phase == "train":
                model.train()  # Set model to training mode
            else:
                model.eval()  # Set model to evaluate mode

            running_loss = 0.0
            running_corrects = 0

            # Iterate over data.
            for inputs, labels in dataloaders[phase]:
                inputs = inputs.to(device)
                labels = labels.to(device)

                # zero the parameter gradients
                optimizer.zero_grad()

                # forward
                # track history if only in train
                with torch.set_grad_enabled(phase == "train"):
                    # Get model outputs and calculate loss
                    
                    outputs = model(inputs)
                    loss = criterion(outputs, labels)
                    _, preds = torch.max(outputs, 1)

                    # backward + optimize only if in training phase
                    if phase == "train":
                        loss.backward()
                        optimizer.step()

                # statistics
                running_loss += loss.item() * inputs.size(0)
                running_corrects += torch.sum(preds == labels.data)

            epoch_loss = running_loss / len(dataloaders[phase].dataset)
            epoch_acc = running_corrects.float() / len(dataloaders[phase].dataset)

            print("{} Loss: {:.4f} Acc: {:.4f}".format(phase, epoch_loss, epoch_acc))

            # deep copy the model
            if phase == "val" and epoch_acc > best_acc:
                best_acc = epoch_acc
                best_model_wts = copy.deepcopy(model.state_dict())
            if phase == "val":
                val_acc_history.append(epoch_acc)

        print()

    time_elapsed = time.time() - since
    print(
        "Training complete in {:.0f}m {:.0f}s".format(
            time_elapsed // 60, time_elapsed % 60
        )
    )
    print("Best val Acc: {:4f}".format(best_acc))

    # load best model weights
    model.load_state_dict(best_model_wts)
    return model, val_acc_history
In [93]:
import os

data_dir = "hotdog"
batch_size = 32

model_ft = finetuned_net.to(device)
train_iter = torch.utils.data.DataLoader(
    torchvision.datasets.ImageFolder(
        os.path.join(data_dir, "train"), transform=train_augs
    ),
    batch_size=batch_size,
    shuffle=True,
)
test_iter = torch.utils.data.DataLoader(
    torchvision.datasets.ImageFolder(
        os.path.join(data_dir, "test"), transform=test_augs
    ),
    shuffle=True,
    batch_size=batch_size,
)
loss = nn.CrossEntropyLoss(reduction="none")

Zadanie 6 (1 punkt)

Zmodyfikuj tak parametry sieci, aby learning rate dla ostatniej warstwy był 10 razy wyższy niż dla pozostałych.

Trzeba odpowiednio podać pierwszy parametr torch.optim.SGD tak, aby zawierał parametry normalne, oraz te z lr * 10. Paramety warstw niższych to takie, które mają nazwę inną niż fc.weight albo fc.bias - może się przydać metoda sieci named_parameters().

In [94]:
def train_fine_tuning(net, learning_rate, num_epochs=15):

    trainer = torch.optim.SGD([{"params": finetuned_net[2].parameters(), "lr": learning_rate*10}], lr=learning_rate) # your code here
    
    dataloaders_dict = {"train": train_iter, "val": test_iter}
    criterion = nn.CrossEntropyLoss()
    model_ft, hist = train_model(
        net, dataloaders_dict, criterion, trainer, num_epochs=num_epochs
    )
    return model_ft, hist


# your_code
In [95]:
model_ft, hist = train_fine_tuning(model_ft, learning_rate=5e-5)
Epoch 1/15
----------
train Loss: 2.4755 Acc: 0.5965
val Loss: 0.7241 Acc: 0.8125

Epoch 2/15
----------
train Loss: 0.6392 Acc: 0.8145
val Loss: 0.4590 Acc: 0.8500

Epoch 3/15
----------
train Loss: 0.4940 Acc: 0.8135
val Loss: 0.3920 Acc: 0.8500

Epoch 4/15
----------
train Loss: 0.4317 Acc: 0.8435
val Loss: 0.3597 Acc: 0.8762

Epoch 5/15
----------
train Loss: 0.3780 Acc: 0.8600
val Loss: 0.3278 Acc: 0.8750

Epoch 6/15
----------
train Loss: 0.3702 Acc: 0.8520
val Loss: 0.3165 Acc: 0.8825

Epoch 7/15
----------
train Loss: 0.3578 Acc: 0.8515
val Loss: 0.2975 Acc: 0.8900

Epoch 8/15
----------
train Loss: 0.3401 Acc: 0.8700
val Loss: 0.2937 Acc: 0.8912

Epoch 9/15
----------
train Loss: 0.3281 Acc: 0.8785
val Loss: 0.2809 Acc: 0.8937

Epoch 10/15
----------
train Loss: 0.3168 Acc: 0.8795
val Loss: 0.2795 Acc: 0.8912

Epoch 11/15
----------
train Loss: 0.3049 Acc: 0.8765
val Loss: 0.2681 Acc: 0.8975

Epoch 12/15
----------
train Loss: 0.3071 Acc: 0.8790
val Loss: 0.2635 Acc: 0.8975

Epoch 13/15
----------
train Loss: 0.2987 Acc: 0.8870
val Loss: 0.2585 Acc: 0.8975

Epoch 14/15
----------
train Loss: 0.2872 Acc: 0.8820
val Loss: 0.2455 Acc: 0.9038

Epoch 15/15
----------
train Loss: 0.2862 Acc: 0.8935
val Loss: 0.2454 Acc: 0.9025

Training complete in 17m 1s
Best val Acc: 0.903750

skomentuj wyniki:

  • Uzyskana wartość accuracy jest dość wysoka, na pewno dużo wyższa niż dla samego pretrenowanego modelu (gdyby posiadał odpowiednią kategorię)

Przy wyświetlaniu predykcji sieci musimy wykonać operacje odwrotne niż te, które wykonaliśmy, przygotowując obrazy do treningu:

  • zamienić kolejność kanałów z (C, H, W) na (H, W, C)
  • zamienić obraz z tensora na tablicę Numpy'a
  • odwrócić normalizację (mnożymy przez odchylenie standardowe, dodajemy średnią) i upewnić się, że nie wychodzimy poza zakres [0, 1] (wystarczy proste przycięcie wartości)
In [96]:
def imshow(img, title=None):
    img = img.permute(1, 2, 0).numpy()
    means = np.array([0.485, 0.456, 0.406])
    stds = np.array([0.229, 0.224, 0.225])
    img = stds * img + means
    img = np.clip(img, 0, 1)

    plt.imshow(img)
    if title is not None:
        plt.title(title)
    
    plt.pause(0.001)
In [97]:
import matplotlib.pyplot as plt
plt.ion()  


def visualize_model(model, num_images=6):
    class_names = ["hotdog", "other"]
    model.eval()
    images_so_far = 0
    fig = plt.figure()
    with torch.no_grad():
        for i, (inputs, labels) in enumerate(test_iter):
            inputs = inputs.to(device)
            labels = labels.to(device)

            outputs = model(inputs)
            _, preds = torch.max(outputs, 1)

            for j in range(inputs.size()[0]):
                images_so_far += 1
                ax = plt.subplot(num_images // 2, 2, images_so_far)
                ax.axis('off')
                ax.set_title(f'predicted: {class_names[preds[j]]}')

                imshow(inputs.data[j].cpu())

                if images_so_far == num_images:
                    return
In [98]:
visualize_model(model_ft)

Zadanie dla chętnych (3 punkty)

W zadaniach dotyczących klasyfikacji obrazu wykorzystywaliśmy prosty zbiór danych i sieć LeNet. Teraz zamień zbiór danych na bardziej skomplikowany, np. ten lub ten (lub inny o podobnym poziomie trudności) i zamiast prostej sieci LeNet użyj bardziej złożonej, np. AlexNet, ResNet, MobileNetV2.

In [99]:
pretrained_net = torchvision.models.alexnet(weights=torchvision.models.AlexNet_Weights.IMAGENET1K_V1)
pretrained_net
Downloading: "https://download.pytorch.org/models/alexnet-owt-7be5be79.pth" to C:\Users\Szymon/.cache\torch\hub\checkpoints\alexnet-owt-7be5be79.pth
100%|██████████| 233M/233M [00:04<00:00, 50.2MB/s] 
Out[99]:
AlexNet(
  (features): Sequential(
    (0): Conv2d(3, 64, kernel_size=(11, 11), stride=(4, 4), padding=(2, 2))
    (1): ReLU(inplace=True)
    (2): MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2, padding=0, dilation=1, ceil_mode=False)
    (3): Conv2d(64, 192, kernel_size=(5, 5), stride=(1, 1), padding=(2, 2))
    (4): ReLU(inplace=True)
    (5): MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2, padding=0, dilation=1, ceil_mode=False)
    (6): Conv2d(192, 384, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
    (7): ReLU(inplace=True)
    (8): Conv2d(384, 256, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
    (9): ReLU(inplace=True)
    (10): Conv2d(256, 256, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
    (11): ReLU(inplace=True)
    (12): MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2, padding=0, dilation=1, ceil_mode=False)
  )
  (avgpool): AdaptiveAvgPool2d(output_size=(6, 6))
  (classifier): Sequential(
    (0): Dropout(p=0.5, inplace=False)
    (1): Linear(in_features=9216, out_features=4096, bias=True)
    (2): ReLU(inplace=True)
    (3): Dropout(p=0.5, inplace=False)
    (4): Linear(in_features=4096, out_features=4096, bias=True)
    (5): ReLU(inplace=True)
    (6): Linear(in_features=4096, out_features=1000, bias=True)
  )
)
In [100]:
finetuned_net = nn.Sequential(
    pretrained_net,
    nn.ReLU(),
    nn.Linear(1000, 1000)
)
In [118]:
if not os.path.exists("images2"):
    os.mkdir("images2")
    os.mkdir("images2/train")
    os.mkdir("images2/test")
    folders = os.listdir("CUB_200_2011/images")
    for folder in folders:
        os.mkdir(f"images2/train/{folder}")
        os.mkdir(f"images2/test/{folder}")
In [ ]:
import shutil

train_test_split = open("CUB_200_2011/train_test_split.txt", "r")
images = open("CUB_200_2011/images.txt", "r")

for line in train_test_split:
    image_id, train_or_test = line.split()
    image_id, path = images.readline().split()
    sub_folder = path.split("/")[0]
    path = "CUB_200_2011/images/" + path
    if train_or_test == "0":
        shutil.copy(path, f"images2/train/{sub_folder}")
    else:
        shutil.copy(path, f"images2/test/{sub_folder}")
In [120]:
import os

data_dir = "images2"
batch_size = 32

model_ft = finetuned_net.to(device)
train_iter = torch.utils.data.DataLoader(
    torchvision.datasets.ImageFolder(
        os.path.join(data_dir, "train"), transform=train_augs
    ),
    batch_size=batch_size,
    shuffle=True,
)
test_iter = torch.utils.data.DataLoader(
    torchvision.datasets.ImageFolder(
        os.path.join(data_dir, "test"), transform=test_augs
    ),
    shuffle=True,
    batch_size=batch_size,
)
loss = nn.CrossEntropyLoss(reduction="none")
In [121]:
model_ft, hist = train_fine_tuning(model_ft, learning_rate=5e-5)
Epoch 1/15
----------
train Loss: 7.1206 Acc: 0.0059
val Loss: 6.1447 Acc: 0.0120

Epoch 2/15
----------
train Loss: 5.8115 Acc: 0.0178
val Loss: 5.3255 Acc: 0.0275

Epoch 3/15
----------
train Loss: 5.2658 Acc: 0.0364
val Loss: 4.9020 Acc: 0.0511

Epoch 4/15
----------
train Loss: 4.9407 Acc: 0.0487
val Loss: 4.6848 Acc: 0.0517

Epoch 5/15
----------
train Loss: 4.7161 Acc: 0.0661
val Loss: 4.4223 Acc: 0.0841

Epoch 6/15
----------
train Loss: 4.5258 Acc: 0.0811
val Loss: 4.2364 Acc: 0.1023

Epoch 7/15
----------
train Loss: 4.3576 Acc: 0.1004
val Loss: 4.0562 Acc: 0.1321

Epoch 8/15
----------
train Loss: 4.2258 Acc: 0.1181
val Loss: 4.0443 Acc: 0.1144

Epoch 9/15
----------
train Loss: 4.1287 Acc: 0.1253
val Loss: 3.8114 Acc: 0.1610

Epoch 10/15
----------
train Loss: 4.0213 Acc: 0.1412
val Loss: 3.8378 Acc: 0.1400

Epoch 11/15
----------
train Loss: 3.9308 Acc: 0.1472
val Loss: 3.6224 Acc: 0.1925

Epoch 12/15
----------
train Loss: 3.8306 Acc: 0.1707
val Loss: 3.5384 Acc: 0.2075

Epoch 13/15
----------
train Loss: 3.7708 Acc: 0.1817
val Loss: 3.4771 Acc: 0.2142

Epoch 14/15
----------
train Loss: 3.7037 Acc: 0.1904
val Loss: 3.4647 Acc: 0.1969

Epoch 15/15
----------
train Loss: 3.6351 Acc: 0.1962
val Loss: 3.3784 Acc: 0.2174

Training complete in 49m 24s
Best val Acc: 0.217384

Wynik jest dużo słabszy niż przy hotdogach ale nie można dać się zmylić, przy hotdogach mieliśmy dwie klasy, a tutaj mamy aż 100 klas. Co prawda używamy bardziej zaawansowanego modelu ale mimo wszystko rozpoznajemu gatunki ptaków co jest sporo trudniejszym zadaniem.

Podsumowując uważam że wynik na poziomie 21,7% nie jest oszałamiający ale pokazuje że model działa. Z ciekawości spróbuję dłużej trenować model.

In [127]:
pretrained_net3 = torchvision.models.alexnet(weights=torchvision.models.AlexNet_Weights.IMAGENET1K_V1)
finetuned_net3 = nn.Sequential(
    pretrained_net3,
    nn.ReLU(),
    nn.Linear(1000, 1000)
)

def train_fine_tuning3(net, learning_rate, num_epochs=15):

    trainer = torch.optim.SGD([{"params": finetuned_net3[2].parameters(), "lr": learning_rate*10}], lr=learning_rate) # your code here
    
    dataloaders_dict = {"train": train_iter, "val": test_iter}
    criterion = nn.CrossEntropyLoss()
    model_ft, hist = train_model(
        net, dataloaders_dict, criterion, trainer, num_epochs=num_epochs
    )
    return model_ft, hist

model_ft3 = finetuned_net3.to(device)
model_ft3, hist = train_fine_tuning3(model_ft3, learning_rate=5e-5, num_epochs=25)
Epoch 1/25
----------
train Loss: 7.1678 Acc: 0.0047
val Loss: 6.0995 Acc: 0.0117

Epoch 2/25
----------
train Loss: 5.8127 Acc: 0.0157
val Loss: 5.2783 Acc: 0.0300

Epoch 3/25
----------
train Loss: 5.2713 Acc: 0.0330
val Loss: 4.9167 Acc: 0.0394

Epoch 4/25
----------
train Loss: 4.9455 Acc: 0.0468
val Loss: 4.6300 Acc: 0.0559

Epoch 5/25
----------
train Loss: 4.7243 Acc: 0.0609
val Loss: 4.3947 Acc: 0.0826

Epoch 6/25
----------
train Loss: 4.5321 Acc: 0.0737
val Loss: 4.1935 Acc: 0.1086

Epoch 7/25
----------
train Loss: 4.3770 Acc: 0.0942
val Loss: 4.0590 Acc: 0.1183

Epoch 8/25
----------
train Loss: 4.2521 Acc: 0.1101
val Loss: 3.9144 Acc: 0.1420

Epoch 9/25
----------
train Loss: 4.1298 Acc: 0.1224
val Loss: 3.8136 Acc: 0.1528

Epoch 10/25
----------
train Loss: 4.0275 Acc: 0.1415
val Loss: 3.7341 Acc: 0.1543

Epoch 11/25
----------
train Loss: 3.9358 Acc: 0.1500
val Loss: 3.7325 Acc: 0.1468

Epoch 12/25
----------
train Loss: 3.8454 Acc: 0.1633
val Loss: 3.5419 Acc: 0.1984

Epoch 13/25
----------
train Loss: 3.7664 Acc: 0.1700
val Loss: 3.5809 Acc: 0.1540

Epoch 14/25
----------
train Loss: 3.6955 Acc: 0.1817
val Loss: 3.5740 Acc: 0.1698

Epoch 15/25
----------
train Loss: 3.6315 Acc: 0.1995
val Loss: 3.3382 Acc: 0.2274

Epoch 16/25
----------
train Loss: 3.5696 Acc: 0.2125
val Loss: 3.2902 Acc: 0.2352

Epoch 17/25
----------
train Loss: 3.5164 Acc: 0.2168
val Loss: 3.3085 Acc: 0.2199

Epoch 18/25
----------
train Loss: 3.4685 Acc: 0.2311
val Loss: 3.2914 Acc: 0.2236

Epoch 19/25
----------
train Loss: 3.4343 Acc: 0.2258
val Loss: 3.1931 Acc: 0.2287

Epoch 20/25
----------
train Loss: 3.3899 Acc: 0.2472
val Loss: 3.1050 Acc: 0.2713

Epoch 21/25
----------
train Loss: 3.3582 Acc: 0.2459
val Loss: 3.0703 Acc: 0.2723

Epoch 22/25
----------
train Loss: 3.3192 Acc: 0.2528
val Loss: 3.0180 Acc: 0.2900

Epoch 23/25
----------
train Loss: 3.2643 Acc: 0.2568
val Loss: 3.0064 Acc: 0.2753

Epoch 24/25
----------
train Loss: 3.2107 Acc: 0.2736
val Loss: 2.9558 Acc: 0.2986

Epoch 25/25
----------
train Loss: 3.2233 Acc: 0.2734
val Loss: 2.9321 Acc: 0.2948

Training complete in 92m 30s
Best val Acc: 0.298632

Po wydłużeniu treningu z 15 epok do 25 epok wynik poprawił się do aż 29,9%. Uważam że jest to naprawdę dobry wynik.